Pokémon GO เกมจับโปเกมอนที่คนทั้งโลกเดินเล่นกันมาเกือบ 10 ปี…
ช่วงนี้มีโพสต์ไวรัลพูดถึงเรื่องนี้ เพราะ Niantic เปิดเผยว่าบริษัทมีฐานข้อมูลภาพโลกจริงมากกว่า 30,000 ล้านภาพ ซึ่งกลายเป็นหนึ่งในชุดข้อมูลภาพสภาพแวดล้อมเมืองที่ใหญ่ที่สุดสำหรับการพัฒนา AI
ภาพจำนวนมหาศาลนี้มาจากหลายแหล่งใน ecosystem ของ Niantic รวมถึงภาพจากผู้เล่นเกมอย่าง Pokémon GO และ Ingress โดยเฉพาะจากฟีเจอร์ที่ให้ผู้เล่นสแกนสถานที่จริง เช่น AR Mapping หรือภารกิจสแกน PokéStops
ฟีเจอร์สแกนสถานที่แบบจริงจังใน Pokémon GO เริ่มเปิดตัวช่วงปี 2020 ให้ผู้เล่นเดินวนถ่ายวิดีโอหรือภาพของแลนด์มาร์กเพื่อรับรางวัลในเกม ทำให้บริษัทได้ข้อมูลสถานที่จริงจากเมืองทั่วโลกในสภาพแวดล้อมที่หลากหลายมาก
Niantic นำข้อมูลเหล่านี้ไปพัฒนาเทคโนโลยีที่เรียกว่า Visual Positioning System หรือ VPS ซึ่งเป็นระบบที่ให้ AI ใช้ภาพจากกล้องเพื่อระบุตำแหน่งของตัวเอง โดยอ้างอิงจากสิ่งแวดล้อมจริง เช่น อาคาร ร้านค้า หรือป้ายต่างๆ
ระบบแบบนี้มีข้อดีมากในเมืองใหญ่ เพราะ GPS มักมีปัญหาเมื่ออยู่ระหว่างตึกสูง แต่การใช้ภาพจากสภาพแวดล้อมจริงช่วยให้ระบบระบุตำแหน่งได้แม่นยำมากขึ้นในระดับเซนติเมตร
ตัวอย่างการใช้งานจริงที่ถูกประกาศคือความร่วมมือกับ Coco Robotics บริษัทหุ่นยนต์ส่งของ ที่กำลังทดลองใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อช่วยให้หุ่นยนต์นำทางในเมืองได้แม่นขึ้น เช่น ไปถึงจุดรับส่งของจริงหน้าร้าน ไม่ใช่แค่ตำแหน่งถนน
สิ่งที่ทำให้คนพูดถึงเรื่องนี้มากคือวิธีการเก็บข้อมูล เพราะ Niantic ใช้กลไกของเกมเป็นแรงจูงใจให้ผู้เล่นช่วยสแกนสถานที่จริงทั่วโลก ซึ่งทำให้บริษัทสามารถสร้างฐานข้อมูลขนาดใหญ่ได้โดยไม่ต้องส่งทีมไปเก็บข้อมูลเอง
อย่างไรก็ตามในแง่ข้อกำหนดการใช้งาน ผู้เล่นต้องกดยอมรับก่อนส่ง AR Content และเงื่อนไขของแพลตฟอร์มระบุว่าข้อมูลดังกล่าวสามารถนำไปใช้พัฒนาและปรับปรุงบริการหรือเทคโนโลยีของบริษัทได้
ถ้ามองในมุมเทคโนโลยี เรื่องนี้ถือเป็นตัวอย่างที่น่าสนใจมากของการใช้ gamification เพื่อสร้างข้อมูลเชิงพื้นที่ระดับโลก เกมที่ดูเหมือนแค่เดินจับโปเกมอน อาจกำลังมีบทบาทในการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานสำหรับระบบนำทางของ AI และหุ่นยนต์ในอนาคต.
อยากใช้ AI กับงานจริงเป็นระบบ?
เรียน Claude Method — วิธีคิดและลงมือใช้ Claude/AI กับงานจริง ตั้งแต่วันแรก
📍 โพสต้นฉบับบน Facebook: AI กับ Peesamac